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什么是「Agentic 工作流程」？丨社区来稿

news 来源：原创 2025/6/10 9:31:22

摘要分享者：Richard 林旅强（RTE 开发者社区联合主理人）

什么是「Agentic 工作流程」？它是一种让 AI 智能代理（Agent）更主动、更灵活、更像人的方式来处理复杂任务的系统。

刚才读到了一篇言简意赅的文章（链接在文末），我想就基于以下每一张文中的图示，来说说什么是 Agentic Workflow、有哪些组成、流程模式与应用场景吧。

What are Agentic Workflows?

整体结构

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图一清楚勾勒了 Agentic 工作流程的整体结构。

使用者输入一个查询后，Agent 会先进行「规划」（Make a plan），接着「使用工具执行任务」（Execute actions with tools），再对结果进行「反思」（Reflect on results）。

如果结果不理想，Agent 会重新规划、再次执行，直到结果满意为止，最后回传给使用者。

这就是 Agentic Workflow 与传统自动化或单次推理 AI 的最大不同：它具备「自我调整」的能力。

Components of AI Agents

基本构成

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图二帮助我们理解 AI Agent 的基本构成，包括：

LLM（大型语言模型）：负责推理与决策，内含两大能力：规划（Planning）与反思（Reflection）。
记忆（Memory）：分为短期与长期，帮助 Agent 在多次互动中学习与个人化。
工具（Tools）：例如向量搜寻、网页搜寻等，让 Agent 能与外部世界互动。
Prompt（提示词）：包含任务与角色说明，告诉 Agent「你是谁」与「要做什么」。

这些元件共同组成一个完整且具备行动力的 AI Agent。

Automated Workflow vs. AI Workflow vs. Agentic Workflow

不同工作流程对比

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图三，比较了三种不同的工作流程：

1.自动化工作流程：完全依照预设步骤执行，缺乏弹性。

2.AI 工作流程（非 Agentic）：虽使用 AI，但只做一次推理，没有反复调整能力。

3.Agentic 工作流程：整合 LLM、工具与记忆，可进行规划、执行、反思，是最具智慧与弹性的流程。

这也说明为什么现在很多 AI 工具开始朝 Agentic 架构演进。

Planning Pattern

规划模式

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规划模式是 Agentic 工作流程中的第一步，也是最关键的一步。

图四说明了从使用者提问开始，Agent 会先「制定计划」，把复杂任务拆解成多个子任务（Task 1、Task 2、Task 3…），再逐步执行。若有任何步骤未完成，Agent 会自动调整计划，直到所有任务完成，才能进入产出回应阶段。

这让 AI 具备了像人类一样的「解题思考」流程。

Tool Use Pattern

工具使用模式

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图五展示了工具使用模式。

当 Agent 接收到问题后，会判断该使用哪些工具（如网页搜寻、Gmail、Slack、向量搜寻等），选择后执行，并根据结果生成回应。这种能力让 Agent 不只是「从脑中回忆」答案，而是能即时查找与互动，类似一个能用 Google、call API 的助理。

这让它在资讯不足或需要即时查询的任务中特别有价值。

Reflection Pattern

反思模式

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反思模式强调 Agent 在完成任务后，会对结果进行「自我检讨」。

图六可见，Agent 在产生初步回应后，会透过反思机制判断是否满意，若不理想就重新修正，直到产生更好的回应。

这种「自我修正」的机制，是 Agentic Workflow 能不断进化、越做越好的关键能力。

Agentic RAG Workflow

检索增强式生成流程

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图七展示了 Agentic RAG（检索增强式生成）的进阶流程。

当使用者提问时，Agent 首先会判断是否曾回答过类似问题（透过记忆），接着视需要拆解成多个子查询，并根据不同条件动态使用搜寻工具查询资料。若查回来的资料不符合，还能改写查询或换方法。

这让 Agentic RAG 比传统 RAG 更智慧、更灵活，适合处理模糊、复杂且动态的资讯查询任务。

想了解更多，可以阅读外网原文：

“What Are Agentic Workflows？Patterns， Use Cases， Examples， and More”

🔗https://weaviate.io/blog/what-are-agentic-workflows

本文作者是 weaviate.io 的 Mary Newhauser （Machine Learning Engineer）， Prajjwal Yadav （Developer Advocate Intern）， Leonie Monigatti （Machine Learning Engineer）， Tuana Çelik （Developer Relations Engineer），感谢他们写了这篇言简意赅的内容。

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